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Enregistrement W2884442952 · doi:10.2196/10352

Factors Related to Prostate-Specific Antigen–Based Prostate Cancer Screening in Primary Care: Retrospective Cohort Study of 120,587 French Men Over the Age of 50 Years

2018· article· en· W2884442952 sur OpenAlexvenueno aff
Cédric Rat, Héloïse Schmeltz, Sylvain Rocher, France Nanin, Aurélie Gaultier, Jean‐Michel Nguyen

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProstate-specific antigenLogistic regressionLife expectancyCohortProxy (statistics)Prostate cancer screeningComorbidityRetrospective cohort studyCancerMultivariate analysisCohort studyGerontologyInternal medicineDemographyPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: International guidelines recommend avoiding prostate-specific antigen (PSA)-based prostate cancer screening in the elderly when life expectancy is less than 10 years. For younger men, most recommendations encourage a shared decision-making process taking into account patient comorbidities. OBJECTIVE: The objective was to assess the performance of PSA-based prostate cancer screening in men older than 74 years and assess whether the presence (vs absence) of comorbidities was related to the performance of PSA testing in younger men aged 50 to 74 years who were eligible for screening. METHODS: We analyzed data from the French national health care database (Loire-Atlantique geographic area). We reported the follow-up of two cohorts of men from April 1, 2014, to March 31, 2016: 22,480 men aged over 74 years and 98,107 men aged 50 to 74 years. We analyzed whether these patients underwent PSA testing after 2 years of follow-up and whether PSA testing performance was related to the following patient-related variables: age, low income, proxy measures indicative of major comorbidities (repeated ambulance transportation, having one of 30 chronic diseases, taking 5 or more drugs per day), or proxy measures indicative of specific comorbidities (cancer diseases, cardiovascular diseases, or psychiatric disorders). Statistical analysis was based on a multivariate mixed-effects logistic regression. RESULTS: The proportion of patients who underwent a PSA-based screening test was 41.35% (9296/22,480) among men older than 74 years versus 41.05% (40,275/98,107) among men aged 50 to 74 years. The following factors were associated with less frequent PSA testing in men older than 74 years-age (odds ratio [OR] 0.89, 95% CI 0.88-0.89), low income (OR 0.18, 95% CI 0.05-0.69), suffering from a chronic disease (OR 0.82, 95% CI 0.76-0.88), repeated ambulance transportation (OR 0.37, 95% CI 0.31-0.44), diabetes requiring insulin (OR 0.51, 95% CI 0.43-0.60), dementia (OR 0.68, 95% CI 0.55-0.84), and antipsychotic treatment (OR 0.62, 95% CI 0.51-0.75)-whereas cardiovascular drug treatment was associated with more frequent PSA testing (OR 1.6, 95% CI 1.53-1.84). The following factors were associated with less frequent PSA testing in men aged 50 to 74 years-low income (OR 0.61, 95% CI 0.55-0.68); nonspecific conditions related to frailty: suffering from a chronic disease (OR 0.80, 95% CI 0.76-0.83), repeated ambulance transportation (OR 0.29, 95% CI 0.23-0.38), or chronic treatment with 5 or more drugs (OR 0.89, 95% CI 0.83-0.96); and various specific comorbidities: anticancer drug treatment (OR 0.67, 95% CI 0.55-0.83), diabetes requiring insulin (OR 0.55, 95% CI 0.49-0.61), and antiaggregant treatment (OR 0.91, 95% CI 0.86-0.96)-whereas older age (OR 1.07, 95% CI 1.07-1.08) and treatment with other cardiovascular drugs (OR 2.23, 95% CI 2.15-2.32) were associated with more frequent PSA testing. CONCLUSIONS: In this study, 41.35% (9296/22,480) of French men older than 74 years had a PSA-based screening test. Although it depends on patient comorbidities, PSA testing remains inappropriate in certain populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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